Фото: Тольяттинский государственный университет
— Чего в ваших моделях больше — математики или психологии и прочих нематематических дисциплин?
Конечно, если смотреть на модели машинного обучения, оценивающие поведение людей и на основе этого делающие выводы, то, с моей точки зрения, сейчас в них больше математики. Хотя бы потому, что это проще: вы собираете данные, загружаете их в нейросеть, используете машинное обучение — и получаете нечто «красивое» на выходе. Однако часто такие модели работают не слишком эффективно, потому что человек, как известно, существо очень многогранное. Для его описания необходимо много переменных — миллионы, если не миллиарды. Поэтому, помимо применения формальных статистических методов, необходимо вовлекать психологов, использовать методы психологического тестирования, сегментирования и т. п.
Недавно мы выиграли грант Российского научного фонда, в рамках работ по которому сопоставляем цифровой след человека с результатами психологического тестирования и на основании этого делаем выводы. Основная идея этого проекта — оценить, как меняется психологическое состояние и цифровой след во время пандемии, но возможно и более широкое использование результатов, в том числе в отношении студентов.
Наверное, многие слышали о Cambridge Analytica — компании, которая стала главным творцом победы Трампа на выборах. В ней занимались именно этим: помимо простых статистических методов определения того, какой подход нужен к избирателю, применили психологическое сегментирование по критерию реакции людей на различные виды политических событий. Они разделили всех избирателей по их цифровому следу примерно на 60 психотипов и успешно это использовали. Мы идем примерно по тому же методологическому пути.
— Что ожидалось в качестве результата и что удалось получить в реальности?
Усилия вполне окупились. Мы увеличили средний балл ЕГЭ для абитуриентов на 5 пунктов, для регионального вуза это очень много. Мы действительно смогли оставить у себя достаточно большое число ребят, которые поступали бы в столичные вузы, — это тоже очень хороший результат. Помимо того, что совершенствуются наши механизмы работы с абитуриентами, оставшиеся дома таланты станут хорошим примером для будущих абитуриентов. Наконец, число отчислений в первый год обучения снизилось на 50%, а количество троечников — на 36%.
Здесь было бы неплохо пойти по американскому пути и создать систему, которую используют вузы второго эшелона,— «университет внутри университета» для наиболее одаренных студентов. Там все на более высоком уровне — и более сложный курс, и более крутые преподаватели.
— Создание каких сервисов возможно и какова их польза?
Сейчас мы собираем большую базу данных по абитуриентам, студентам и выпускникам. Естественно, мы видим ситуацию в динамике, и со временем у нас возникнет возможность анализировать изменения не только цифрового следа, но и настроения, психологии, компетенций, интересов людей, проходящих через систему высшего образования. Как известно, в России больше 80% выпускников школ поступают в какой-либо вуз. Это даст возможность понять, каким образом университет трансформирует личность. Хочу подчеркнуть, что пока мы только собираем данные для этой задачи, а конкретные инструменты неизбежно возникнут в будущем. Когда появился первый смартфон и возникла первая социальная сеть, мало кто мог предположить, что вскоре все кому не лень будут анализировать цифровой след человека, однако уже тогда этот след записывался. То же самое делаем мы сегодня, понимая, что это очень ценная информация.
Кроме того, сейчас в рамках консорциума мы развиваем большой проект совместно с HeadHunter, в котором определяем интересы, таланты и склонности студентов. Организуем различные практики и стажировки, по сути, сводя их с потенциальными работодателями, создаем пул талантов университетской среды России.
— Какими еще проблемами занимается Университетский консорциум?
Эта созданная по инициативе нескольких университетов структура, к которой впоследствии присоединились очень многие, — облако данных и знаний. В каждом университете возникли группы с соответствующими компетенциями, которые совместно работают над реальными проектами, имеющими общественную и социальную значимость. Например, как только началась пандемия, у Министерства образования и науки возникли вопросы, как реагируют на эту ситуацию студенты, что происходит в их среде. Без существования нашего консорциума решить эту задачу было бы практически невозможно. Мы оперативно собрали и проанализировали более 2 млн аккаунтов студентов и 1 млн аккаунтов старшеклассников и получили очень интересные результаты. Это удалось сделать именно потому, что университеты уже работали вместе и у них были необходимые компетенции.
Консорциум — хороший пример того, как надо развивать сотрудничество в образовательной сфере в тех областях, где возникает такая потребность. Университетам выгоднее работать вместе, а не конкурировать друг с другом.
— Какую роль в будущем будет играть цифровой след человека?
Не секрет, что уже сейчас многие компании, принимая на работу нового сотрудника, собирают его цифровой след на протяжении нескольких последних лет. Этим занимаются как HR, так и службы безопасности. Таким образом, цифровой след уже начинает играть большую роль при трудоустройстве. Во многих компаниях он отслеживается и в процессе работы: за неэтичные высказывания и некорректные посты сотрудника вполне могут уволить, даже если они не имеют отношения к его трудовой деятельности. Цифровой след — данность, и он никуда не уйдет, именно поэтому с ним надо обращаться очень осторожно.
— Куда ведут цифровые следы?
Долгие годы университеты ориентировались на рекрутинговую стратегию, основанную на рекламе своего «продукта» — образовательных программ. Однако в ходе экспериментов, проводимых Консорциумом, удалось понять, что новые маркетинговые подходы, выстроенные вокруг потребителя, то есть абитуриента, в образовательной среде работают еще лучше, чем в коммерческих компаниях.
На основе цифрового следа удается определить ту целевую группу, на которую каждому университету имеет смысл обращать внимание, и предлагать университетам различные программы по повышению эффективности приема. В результате становится возможным долгосрочное сотрудничество с университетами, построенное не только на выявлении абитуриентов и повышении эффективности их привлечения, но и на работе с университетскими офисами для развития долгосрочных стратегий по приему в университеты.
В ходе анализа удается узнать об интересах российских абитуриентов, их склонностях и талантах. Одна из задач российской университетской среды — создавать возможности для развития этих талантов, а не пытаться максимизировать число программ по наиболее актуальным сейчас направлениям. Совмещение талантов ребят с возможностями вузов — очень важная задача.
В дальнейшем проект планируется расширить: будут формироваться цифровые следы выпускников. С одной стороны, это станет катализатором развития фондов целевого капитала университетов, а с другой — поможет в трудоустройстве молодых специалистов.
Николай Смирнов () — главный редактор CIO.ru (Москва).
Первоначальная версия статьи () опубликована в рамках проекта «Dobrodata. Данные на службе добра» (), реализованного издательством «Открытые системы» при поддержке Института развития Интернета в рамках федерального проекта «Цифровая культура» нацпроекта «Культура».
«Открытые системы» - ведущее российское издательство, выпускающее широкий спектр изданий для профессионалов и активных пользователей в сфере ИТ, цифровых устройств, телекоммуникаций, медицины и полиграфии, журналы для детей.
© «Открытые системы», 1992-2021.
Все права защищены.